我們所處的時代，技術(shù)發(fā)展有著決定性的影響。科技變化如此之快，我們幾乎無法跟上它的腳步，更不用說預測未來了。其中發(fā)展快速，擁有強大影響力和吸引力的技術(shù)進步之一就是圖像識別。

何謂圖像識別？簡單來說，圖像識別是指利用計算機對圖像進行處理、分析和理解，以識別各種不同模式的目標和對象的技術(shù)，屬于應用深度學習算法的一種實踐應用。在生活中，“以圖搜圖”就是利用了圖像識別技術(shù)。

而早在深度學習熱潮掀起之前，安防行業(yè)圖像識別已有較為成熟的應用案例。

在安防領(lǐng)域，視頻監(jiān)控發(fā)揮著不可替代的作用，而視頻監(jiān)控又對圖像識別技術(shù)有較高要求，目前這一技術(shù)已廣泛應用于公安、交通、零售、司法、教育等行業(yè)，對整個社會的穩(wěn)定和諧發(fā)展起著至關(guān)重要的作用。現(xiàn)階段人工智能在安防領(lǐng)域常見的應用主要是車牌識別和人臉識別。

車牌識別的技術(shù)在安防行業(yè)的應用由來已久，技術(shù)相對成熟，人工智能的應用提高了車牌識別的準確率。近年來，車牌識別在高速公路車輛管理中得到廣泛應用，電子收費（ETC）系統(tǒng)中，也是結(jié)合DSRC技術(shù)識別車輛身份的主要手段。

而對于車牌識別算法的廠家來說，如何延伸對目標車輛的識別范圍，實現(xiàn)更精確的識別是市場所需。

人臉識別技術(shù)是隨著技術(shù)發(fā)展而產(chǎn)生的生物識別技術(shù)，和指紋、瞳孔識別技術(shù)是同樣性質(zhì)的智能識別。其原理是通過人臉面部的唯一性來進行身份的識別。

人臉識別在安防系統(tǒng)中的應用主要分為身份驗證和身份識別兩種模式。一是身份驗證。即將當事人身份與正在發(fā)生的行為聯(lián)系在一起，確定行為是否被允許。這類應用主要是門禁系統(tǒng)、考勤系統(tǒng)、教育考試系統(tǒng)等，起到可靠的身份驗證作用，完成目標人物行為權(quán)限的驗證和信息記錄。

二是身份識別。對系統(tǒng)輸入的面部圖像和目標數(shù)據(jù)庫內(nèi)存在的面部圖像進行比對，完成目標面部圖像身份信息的確認。在海關(guān)、機場、公安等場合和部門廣泛應用，對待查人員身份進行有效識別，能夠有效識別確認被拐人口、在逃不法分子等人員信息。

當然，盡管應用廣泛，安防圖像識別仍處于早期階段，存在一些問題。目前一個現(xiàn)實的情況是，受深度學習驅(qū)動，云端視覺圖像處理技術(shù)飛速發(fā)展，前端視覺成像技術(shù)卻依舊裹足不前，無法與之相匹配，成為了嚴重的瓶頸。

此外，資金也是一個重要影響因素。由于用于數(shù)據(jù)流編程的開源軟件庫越來越多，視頻監(jiān)控布設越來越密集，安防企業(yè)能夠以很低的成本進行研究和學習。然而，并非所有問題都能得到解決，因為并非一切都是已知的。為了實現(xiàn)產(chǎn)品創(chuàng)意，還要平衡預算，AI安防公司仍有很長的路要走。

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